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美国正在与中国进行人工智能军备竞赛，但我们仍然错过了确保胜利所需的关键技术。人工智能所需的电力水平是历史上其他技术所从未需要过的。训练单个 AI
来源:盖茨斯通研究所最新分析与评论美国正在与中国进行人工智能军备竞赛，但我们仍然错过了确保胜利所需的关键技术。
人工智能所需的电力水平是历史上其他技术所从未要求过的。训练一个人工智能模型所消耗的电力相当于数千个家庭一年的用电量，而为在全球范围内运行人工智能而建造的数据中心的规模是千兆瓦，而不是兆瓦。这是令人震惊的。
针对这个问题提出的每一个解决方案——更高效的计算机芯片、更智能的数据中心冷却、建造核裂变反应堆——都没有解决供需的基本算法。只有聚变能才能提供一条与规模和安全性相匹配的途径，以满足人工智能对电力的巨大需求。
太阳能电池板和风力涡轮机本质上是间歇性发电，无法提供接近所需电力规模的电力。人工智能数据中心需要不间断的全天候供电，不能等待太阳升起或起风。所需规模的电池存储尚不存在，甚至还远未达到现有水平。核裂变是当今最合适的，但大型反应堆需要十年或更长时间才能获得许可和建造，面临巨大的资本成本，并产生放射性废物。现有核电站要么无法满足需求，要么需要大规模现代化改造。
核聚变以其他方法无法解决的方式解决了这些限制。它的燃料本质上是氢气，而我们被两大海洋包围，其数量是无限的。聚变不会产生长寿命的放射性废物，也不会带来裂变反应堆在政治上困难的风险。在需要聚变反应堆的数据中心附近建造聚变反应堆将避免已经困扰美国电网系统的传输瓶颈。
劳伦斯·卡迪什 (Lawrence Kadish) 是 Gatestone Institute 的理事会成员。